navigation

How to create an AI agent: step by step, tools and costs for businesses

Specjalistka marketingu i informatyk układają na stole kartki z kolejnymi krokami pracy agenta

Guide: AI in business › AI agents and automation

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MARKETING

An AI agent is created in six steps: you choose one repetitive task, describe its output, give the agent only the tools and data it needs, define the points at which it hands the decision to a person, test it on past data and launch it with an activity log. You choose the tool last. ChatGPT, Copilot Studio, the Google platform or n8n should fit the task and the systems the company already uses.

14 minutes of readingUpdate: September 29, 2026Author: Sebastian Kopiej

In 60 seconds Building an agent in a minute

  • What you end up with: a program that is given a goal and plans the steps itself, reaching for search, files, spreadsheets or the CRM.
  • Who will find it useful: marketing, PR and sales teams that repeat the same preparatory work every week.
  • Cost of entry: tools from EUR 20 a month (n8n Starter), a Copilot Studio pack at USD 200 a month, plus the time for building and supervision.
  • First move: measure how long the task takes a person today, and only then describe what the agent should deliver.
  • The most common slip-up: permissions that are too broad, no testing, and an agent that sends or publishes without approval.
20 filesof up to 512 MB each can be attached as knowledge to a single GPT in ChatGPTFACTOpenAI Help Center, as of September 2026
6.10.2025OpenAI has released AgentKit with the visual Agent Builder (in beta)FACTOpenAI, Introducing AgentKit
USD 200per month is the cost of a 25,000-credit pack in Microsoft Copilot StudioFACTMicrosoft, Copilot Studio pricing, as of 24 September 2026

What you are actually building when you create an AI agent

Before you ask how to create an AI agent, work out what you actually need. An agent is not a “smarter chatbot”. It is a program that uses a language model, is given a goal, breaks it down into steps itself, reaches for tools and checks the result of each step. You will find a full explanation with examples from marketing and PR in the article on what an AI agent is and how much it costs, and where agents sit within the topic as a whole is shown in the guide to implementing artificial intelligence in business.

In practice creating an AI agent is a combination of four elements. The instructions say who the agent is and what it should achieve. Knowledge is the documents it works on. Tools determine what it can do in the company’s systems, and control rules determine when it must stop and ask a person. The language model is just the engine. The rest determines the quality.

Niezależnie od tego, czy pytasz, jak zbudować agenta AI, czy jak zrobić agenta AI na szybko w przeglądarce, odpowiedź zaczyna się od tych samych czterech elementów. Różni się tylko narzędzie, w którym je złożysz.

Who building AI agents makes sense for

The best candidate for a first agent is a task that takes someone a few hours a week, recurs in the same form and has an easily checked output, so that after the very first week you can honestly say whether the agent is helping or just creating extra work. Typical situations in a medium-sized company look like this:

  • the PR department compiles a daily overview of mentions of the brand and competitors from a dozen or so sources,
  • marketing transfers data from several systems into a single report for the board every month,
  • sales receives enquiries through various channels and needs a short note about the client before the call,
  • zespół obsługi w kółko odpowiada na te same pytania o produkt i warunki, a do tego o terminy dostaw (agent pomoże tu tylko wtedy, gdy firma ma spisane standardy obsługi klienta).

How to create an AI agent step by step

This order works regardless of the tool. We start with the task, not the platform. Going the other way ends with an agent that can do a lot but is no use for anything specific.

W tym schemacie najczęściej pomija się dwa ostatnie kroki, czyli punkty zatrzymania i dziennik, a to one chronią firmę przed agentem, który działa bez nadzoru. W Commwork®AI system każdy agent ma dziennik zmian, a czynności z zewnętrznym skutkiem, na przykład wysyłka albo publikacja, czekają na podpis człowieka.

  1. STEP 01Choose one task and describe the outcome

    Not “marketing automation”, but “the Monday mentions report for the board: the 10 most important publications, three topics for decision, one page”. Measure how long it takes a person today.

  2. STEP 02Gather knowledge and data

    Documents, price lists, procedures, examples of good reports. Throw out outdated versions. The agent won’t tell an old price list from a new one if both are in the same folder.

  3. STEP 03Write the instructions

    Who the agent is, who it works for, what its goal is, what it must not do and in what form it delivers the result. Write briefly and specifically, like a brief for a new employee.

  4. STEP 04Grant the minimum access needed

    Only the tools and data the task requires. A reporting agent reads. It doesn’t send emails and doesn’t touch campaign budgets.

  5. STEP 05Define stopping points

    Before sending and publishing, the agent always hands the decision to a person. The same goes for payments or deleting data.

  6. STEP 06Test and launch with a log

    Run the agent on data from recent weeks and compare it with human work in terms of time and number of errors. After launch, read its activity log every week throughout the first month, because that is when the cases nobody foresaw at the testing stage come to light.

Comparison of agent-building tools

There are dozens of builders on the market described as an AI agent builder (AI agent builder). For a medium-sized Polish company, five routes realistically matter, and the choice depends mainly on which office suite and which cloud you already work in, because an agent that has to jump between ecosystems needs more integration, more permissions and more supervision. We set the assistants themselves side by side in the comparison ChatGPT, Gemini or Copilot for business.

ToolWho it is forDifficulty levelWhat to watch out for
ChatGPT: GPTs and workspace agentscompanies on a ChatGPT Business, Enterprise or Edu planlow, browser-based buildernew GPTs can no longer be created on personal accounts
OpenAI Agent Builder (AgentKit)teams with a developer or analyst, working via the APImedium, visual workflow diagrambeta version; you pay for model usage
Microsoft Copilot Studiocompanies on Microsoft 365low to mediumpublishing outside the organisation requires a separate plan
Gemini Enterprise Agent Platform (formerly Vertex AI)companies on Google Cloud with a technical teammedium to highpay-as-you-go billing, limits need monitoring
n8ncompanies that want to connect many systems and keep control over their datamediuma self-hosted installation requires technical maintenance
Hands sorting printouts of company documents before adding them to the agent’s knowledge
Hands sorting printouts of company documents before adding them to the agent’s knowledge · AI graphics
Commwork®AI · Agencja AI

Jak Commwork®AI pilnuje agentów AI w firmie

Agent budowany w pośpiechu dostaje za szerokie uprawnienia i działa bez śladu. Commwork®AI prowadzi agentów przez jedną bramę do modeli: klucze zostają po stronie serwera, każde zapytanie trafia do dziennika, a wysyłka czy publikacja czekają na podpis człowieka. Zespół Commplace® pomaga wybrać pierwsze zadanie i zmierzyć efekt.

Centrum dowodzenia · agenci AI w firmielive · illustrative example
Agent zatrzymał wysyłkę raportu: brak podpisu kierownikaWykryto ukryte polecenie w treści strony, zadanie wstrzymaneZużycie kredytów 82% limitu miesięcznegoSpadek wyników przyjętych bez poprawek po zmianie cennikaAgent zatrzymał wysyłkę raportu: brak podpisu kierownikaWykryto ukryte polecenie w treści strony, zadanie wstrzymaneZużycie kredytów 82% limitu miesięcznegoSpadek wyników przyjętych bez poprawek po zmianie cennika
Zadania wykonane przez agenta w tygodniu46▲ 18
Wyniki przyjęte bez poprawek71%▲ 15 p.p.
Zapytania do AI przez firmową bramę88%▲ 30 p.p.
Godziny odzyskane w tygodniu6,5 h▲ 2,5 h
Działania zatrzymane do podpisu człowieka12▲ 4
Próby obejścia instrukcji w treściach z zewnątrz3▲ 2
Gotowość firmy na pierwszego agentastate (cyan) against the background of the target (magenta)

Opisany wynik zadania: 50 / cel 90Opisany wynikworksDane w jednym miejscu: 40 / cel 85Dane w jednymmiejscuNajmniejszy potrzebny dostęp: 35 / cel 90Najmniejszypotrzebny dostępPunkty zatrzymania dla człowieka: 45 / cel 95Punkty zatrzymaniadla człowiekaDziennik działań agenta: 20 / cel 90Dziennik działańagentaTest na danych z przeszłości: 30 / cel 80Test na danych zprzeszłościCOMMWORK

Indeks gotowości na pierwszego agentathe result of the diagnosis

38at 100 · target 85

Gdzie idzie budżet pierwszego agentastructure
Opis zadania i porządek w wiedzy: 32%Budowa, integracje i testy: 30%Nadzór w pierwszych tygodniach: 20%Licencje i zużycie modelu: 18%100%
  • Opis zadania i porządek w wiedzy 32%
  • Budowa, integracje i testy 30%
  • Nadzór w pierwszych tygodniach 20%
  • Licencje i zużycie modelu 18%
Plan 12 tygodni: od zadania do agenta w pracy12 weeks · critical path (magenta) · milestones

T1T2T3T4T5T6T7T8T9T10T11T12Wybór zadania i opis wynikuWybór zadania i opis wyniku: tydzień 1–2Porządek w wiedzy i danychPorządek w wiedzy i danych: tydzień 2–4Instrukcja i uprawnieniaInstrukcja i uprawnienia: tydzień 4–5Test na danych z przeszłościTest na danych z przeszłości: tydzień 6–7Praca równoległa z człowiekiemPraca równoległa z człowiekiem: tydzień 8–10Pomiar i decyzja o drugim zadaniuPomiar i decyzja o drugim zadaniu: tydzień 11–12today

Milestonestime axis
  1. 6.10.2025OpenAI udostępnia kreator Agent Builder (beta)
  2. 22.04.2026Agenci przestrzeni roboczej w firmowych planach ChatGPT
  3. Week 2Zadanie wybrane, trzy wzorcowe wyniki zapisane
  4. Week 4Instrukcja gotowa, dostęp ograniczony do minimum
  5. Week 7Test na danych z ostatniego kwartału
  6. Week 12Pomiar odzyskanego czasu i decyzja o skali
Od zadania do wyniku przyjętego bez poprawekfrom the signal to the decision
Zadania zlecone agentowi180
Ukończone bez błędu15284%
Sprawdzone przez człowieka15099%
Przyjęte bez poprawek10872%
Użyte w decyzji6459%
Obciążenie agenta zadaniami tydzień po tygodniuintensity week after week
Przegląd wzmianek
Raport miesięczny
Notatki o klientach
Pytania klientów
Zadania do podpisu
Three orbits of one systemData · Analysis · Action — decision at the center, in humans
DataAnalysisActionThe decision
  1. 01Wybór zadania
  2. 02Instrukcja i dane
  3. 03Uprawnienia i zgody
  4. 04Test na historii
  5. 05Start z dziennikiem
  • Daje jedną bramę do modeli AI zamiast prywatnych kont: klucze zostają po stronie serwera, a każde zapytanie agenta trafia do dziennika.
  • Pilnuje granic: agent analizuje i przygotowuje projekty, ale nie wysyła, nie publikuje i nie kasuje bez podpisu człowieka. Jak projektować takie punkty kontroli, opisujemy przy agentic AI and AI agents.
  • Zapamiętuje regułę, na którą zgodzisz się raz, i stosuje ją, dopóki jej nie wyłączysz, a każdą zmianę agenta da się cofnąć.

The view reproduced is modeled after the dashboards provided to customers. The names, numbers, and terms are examples and show the way the system works, not the results of a specific company.

How to create an AI agent in ChatGPT

The most common question is: how to create an AI agent in ChatGPT? For a long time, the answer was GPTs, i.e. custom versions of the chatbot with their own instructions and knowledge. According to OpenAI’s help centre, up to 20 files can be attached to a single GPT, each up to 512 MB. The catch? As of September 2026, creating and publishing new GPTs is not available on personal accounts (Free, Go, Plus, Pro), only in business workspaces (Business, Enterprise, Edu).

On 22 April 2026, OpenAI released workspace agents in the same plans (workspace agents), described as the successors to GPTs. They run in the cloud. They use connected apps and can carry a task through many steps. After the trial period, they are billed in credits.

The second route is OpenAI Agent Builder, a visual builder from the AgentKit suite, announced on 6 October 2025. Here you assemble the agent like a diagram made of building blocks, containing the model, tools, safety rules and approval points. You pay according to the standard API price list, so the cost grows with the number of tasks.

W wyszukiwarce ta sama rzecz występuje pod kilkoma nazwami: ChatGPT agent builder, agent builder OpenAI albo po prostu kreator agentów. Zanim zaczniesz, sprawdź, w jakim planie jest Twoje konto, bo od tego zależy, która z dróg jest w ogóle dostępna.

Copilot, Google and n8n when the company already has its own ecosystem

Working in Microsoft 365? Then the natural choice is Copilot agent builder and Copilot Studio. A Microsoft 365 Copilot licence (USD 30 per user per month, paid annually) lets you build agents for internal use. To make an agent available externally, for example to customers on your website, you need a separate Copilot Studio plan, and a pack of 25,000 credits costs USD 200 a month. We set out the licensing details in the guide on Copilot for business.

Anyone searching for Vertex AI Agent Builder, will now come across a new name, because Google has renamed Vertex AI as Gemini Enterprise Agent Platform. It is a platform for technical teams in Google Cloud, with the ADK (Agent Development Kit, a library for programming agents). New Google Cloud customers get USD 300 in credits to try it out.

The third route is n8n, an automation tool in which the agent is one of the building blocks of a workflow. It works well when the agent needs to link email with the CRM, and a spreadsheet with a messaging app along the way. We show how it looks from the inside, with examples, in the article on automation with AI and n8n.

How much does it cost to build an AI agent

The tool fee is usually the smaller part of the bill. Time costs the most. You have to describe the task, organise the data, test the agent and then keep an eye on what it does in the first few weeks.

Ustal próg decyzji, zanim agent ruszy. Przykładowy próg: po czterech tygodniach pracy równoległej co najmniej połowa wyników przechodzi bez istotnych poprawek, a osoba, która robiła to zadanie ręcznie, odzyskuje czas, który potrafi nazwać. Jeśli nie, wracasz do instrukcji i danych, zanim dołożysz agentowi kolejne zadania. Jakie mierniki do tego wybrać, podpowiada tekst z przykładami KPI.

Jeśli budowę zlecasz na zewnątrz, zadaj wykonawcy pytania, które szybko pokażą, czy myśli o bezpieczeństwie, czy tylko o efekcie na prezentacji.

Gdy chcesz, żeby ktoś z zewnątrz pomógł wybrać pierwsze zadanie i policzył jego koszt, zanim kupisz licencje, zacznij od rozmowy z zespołem agencji AI.

  1. Jakie uprawnienia dostanie agent i kto je zatwierdza?
  2. Gdzie są przechowywane klucze dostępu do modeli i systemów?
  3. Czy każda czynność agenta trafia do dziennika, który mogę przejrzeć?
  4. Jak agent reaguje na polecenia ukryte w treściach z zewnątrz?
  5. Kto poprawia instrukcję, gdy zmieni się procedura albo cennik?
  6. Ile będzie kosztowało zużycie przy naszej liczbie zadań w miesiącu?
ItemWhat it depends onPublic price (as of 24 September 2026)
Builder licencechosen platform, number of usersMicrosoft 365 Copilot: USD 30/user/month (billed annually); n8n Cloud Starter: EUR 20/month (billed annually)
Model or credit usagenumber and length of tasks, chosen modelCopilot Studio: USD 200 for 25,000 credits/month; OpenAI API: from USD 0.20 per million input tokens
Organising knowledgehow many documents, how outdated they areteam time, usually a few days
Building and testingnumber of integrations and control pointsspecialist time, individual quote
Supervision after launchhow often data and procedures changefixed amount of human time every week

What an agent’s instructions must include

The instructions are the most important document in the whole project. Good instructions read like a brief for a new employee and answer five questions about role, goal, sources, boundaries and output format. We show how to write prompts for models step by step in the guide prompts for marketing.

If the agent is to answer based on company documents, combine the instructions with a knowledge base using RAG (the model first retrieves passages from documents, then answers). When such a knowledge base pays off and how to prepare it, we describe separately in the article RAG, or AI built on company knowledge.

In-house or with a partner, and who on the team does it

A simple agent in ChatGPT or Copilot can be built by someone from marketing who knows the process and can write clear instructions. An agent connected to the CRM and email, and to sales systems on top of that, is a job for someone who understands integrations and data security. We offer tips on choosing a contractor in the comparison AI software house or AI agency.

Searches for “AI agent development jobs” show that the market is looking for people with this skill. In a medium-sized company, a new position rarely pays off. It is usually better to train one person from the department who knows the process and give them outside support with integrations. We write about how to structure such training in connection with AI training for businesses.

Typowa firma w 90 dni z pierwszym agentem

To przykład poglądowy, nie opis wdrożenia u klienta. Załóżmy średnią firmę, w której dział PR codziennie rano składa przegląd wzmianek o marce i trzech konkurentach. Zajmuje to jednej osobie około godziny dziennie. Budowa agentów AI zaczyna się tu od jednego, dobrze opisanego zadania.

Tygodnie 1–4. Zespół zapisuje trzy przykłady dobrego przeglądu i jeden zły, porządkuje listę źródeł i ustala, co agentowi wolno. Wolno czytać i streszczać. Nie wolno niczego wysyłać. Jak dobrać źródła i czego nie oddawać algorytmowi, opisujemy przy AI media monitoring.

Tygodnie 5–8. Agent pracuje równolegle z człowiekiem. Każdego ranka powstają dwa przeglądy, a osoba z PR zapisuje, co agent pominął i co dodał od siebie. Tu wychodzą na jaw zmyślone daty albo wzmianki przypisane nie tej firmie, czyli zjawisko, które opisujemy przy AI hallucinations.

Tygodnie 9–12. Gdy wyniki się zgadzają, człowiek przestaje robić przegląd od zera i tylko go sprawdza. Na koniec kwartału zespół liczy odzyskany czas i decyduje, czy dołożyć drugie zadanie, na przykład miesięczny raport dla zarządu. Nowy podział obowiązków najlepiej od razu wpisać w plan tygodnia; pomocny jest tu tekst o planowaniu pracy zespołu.

Ile to kosztuje w narzędziach? Przy cenach z tabeli wyżej agent zbudowany w n8n Cloud Starter to 20 EUR miesięcznie przy płatności rocznej plus zużycie modelu przez API, które przy krótkich, codziennych przeglądach zwykle jest niewielką pozycją. Ten sam agent w ekosystemie Microsoftu korzysta z licencji Copilot za 30 USD na osobę. Większym kosztem i tak będzie czas: opis zadania, testy i codzienna kontrola w pierwszych tygodniach.

  • Czy zadanie wraca co tydzień w tej samej formie?
  • Czy mam zapisane trzy przykłady dobrego wyniku i jeden zły?
  • Czy agent ma tylko te uprawnienia, których naprawdę potrzebuje?
  • Czy wiadomo, w których miejscach agent musi zatrzymać się i zapytać człowieka?
  • Czy każde działanie agenta trafia do dziennika?
  • Czy jest właściciel agenta, który poprawia instrukcję po zmianach w firmie?
  • Czy wiem, ile czasu zadanie zajmuje dziś, zanim zbuduję agenta?

When to start and when it is better to wait

Choose a quieter period in the marketing calendar. The first two to four weeks are testing and fixes, so launching just before a big campaign or product launch is asking for trouble. You are ready when the task recurs every week, the data is in one place and someone has time to review the results.

Poczekaj, jeśli procedura zmienia się co tydzień albo dane są rozrzucone po prywatnych skrzynkach. Najpierw proces. Potem agent. Od czego zacząć porządki, podpowiadamy w tekście o tym, jak usprawnić przepływ informacji w firmie. Jeśli potrzebujesz pomocy w wyborze pierwszego zadania i narzędzia, porozmawiaj z Commplace® AI agency. We work according to the principle of a human in the decision loop, and how an agent differs from ordinary automation, we explain in the article on agentic AI and AI agents.

A team reviewing printed agent test results during a workshop
A team reviewing printed agent test results during a workshop · AI graphics

Where building a first agent most often falls down

1
Starting with the tool instead of the task

The company buys a licence and then looks for something to use it for. After a quarter, it is paying for a tool that two people use once a month.

2
Uploading the entire drive as knowledge

Old price lists and outdated procedures get mixed up with new ones, and the agent quotes whatever it finds first. The cost: wrong answers for customers and hours spent looking for the cause.

3
Full permissions “just in case”

An agent with permission to send emails and edit the CRM can damage customer relationships with a single mistake. Every additional permission is an additional risk. And usually brings no benefit.

4
No testing on historical data

Without a comparison with human work, you don’t know whether the agent is better, worse or simply faster. And a project judged on gut feeling is easy to cut at the first round of budget cuts.

5
No agent owner

An agent without a person who reviews the log and improves the instructions works worse month by month, because data and procedures change. After six months nobody trusts it any more.

Questions people ask before clicking “create agent”

How do you create an AI agent for free?

The closest thing to a free solution is the self-hosted version of n8n (Community Edition), for which you pay no licence fee. Only the licence is free. The language model the agent uses is usually paid per use, and the installation needs technical maintenance. New Google Cloud customers also get USD 300 in credits to try it out.

How do you make an AI agent in ChatGPT?

In ChatGPT business plans (Business, Enterprise, Edu), you create GPTs or workspace agents: you enter instructions, add knowledge files and connect apps. On personal accounts (Free, Go, Plus, Pro), creating new GPTs is not available, as of September 2026.

Do you need a developer to build an AI agent?

Not for a simple agent in ChatGPT, Copilot or n8n. Someone who knows the process and can write clear instructions is enough. A developer or integration specialist comes in handy when the agent needs to work in the CRM, in the sales system or with personal data.

How long does it take to create an AI agent?

You can put together a simple single-task agent in a few days. Testing and fixes usually take another two to four weeks. What takes longest is organising the knowledge and agreeing what a good result looks like.

What is Vertex AI Agent Builder?

It is the former name of Google’s tools for building agents in the cloud. Google has renamed Vertex AI as Gemini Enterprise Agent Platform. It is a solution for companies with a technical team, billed by usage.

How does an agent differ from automation?

Automation always performs the same steps according to a fixed pattern. An agent decides for itself which step and which tool to choose to achieve the goal. This makes it more flexible, but it needs more oversight.

Can an AI agent send emails on behalf of the company?

Technically, yes. It is safer, though, for the agent to prepare the message and a person to send it, because one wrong email to a customer or journalist costs more than automatic sending saves.

Sources

Read next

Know which task you want to hand over to an agent, but not sure how to start?

We help you choose the first task, the tool and the control points, and then measure whether the agent really saves time. We start with a free diagnosis.

Sebastian Kopiej, President of Commplace®. In public relations since 1996. Text prepared with the help of AI tools and fact-checked by the author. Data current as of September 29, 2026.

Call me Customer panel Contact